지도학습과 비지도학습

지도 학습(supervised learning)

Y = f(X)에 대하여 입력 변수 (X)와 출력 변수 (Y)의 관계에 대하여 모델링하는것

(Y에 대하여 예측 또는 분류하는 문제)

- 회귀 (regression): 입력 변수 X에 대해서 연속형(실수) 출력 변수 Y를 예측

- 분류 (classificaion): 입력 변수 X에 대해서 이산형(성별, 여부) 출력 변수 Y(class)를 예측

- 예: 주식가격 예측, 공정 불량 여부 탐지

비지도 학습(unsupervised learning)

- 출력 변수(Y)가 존재하지 않고, 입력 변수(X)간의 관계에 대해 모델링 하는 것

- 군집 분석 - 유사한 데이터끼리 그룹화

- PCA - 독립변수들의 차원을 축소화

- 예: 고객 segmentation

강화학습(reinforcement learning)

- 수 많은 시뮬레이션을 통해 현재의 선택이 먼 미래에 보상이 최대가 되도록 학습

- Agent가 action을 취하고 환경에서 보상을 받고 이 보상이 최대가 되도록 최적의 action을 취하는 방법을 배움\

- 예: 알파고